例如，lr=1e-4,\lambda=10.0在 Lion 和lr=1e-3,\lambda=1.0在 ImageNet 上训练 ViT-B/16 ...
Keras:lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0. Blocks:learning_rate=0.002, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, decay_factor=1. Lasagne:learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08 Caffe:learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon...
实践中可采用网格搜索：初始设0.001，观察验证集loss变化，每次调整幅度控制在10倍以内。注意与学习率保持比例关系，典型配比如学习率0.001对应衰减0.0001。实际训练时有个经验公式：衰减系数=学习率×衰减倍数。假设学习率设为1e-4，希望衰减力度是学习率1/10，则系数设为1e-5。这方法在图像分类任务中验证有效...
测试机器学习问题比较好的默认参数设定为:alpha=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999和epsilon=10E-8. 我们也可以看到流行深度学习库采用了改论文推荐的参数设置: TensorFlow:learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08. Keras:lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0...
测试机器学习问题比较好的默认参数设定为:alpha=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999和epsilon=10E-8. 我们也可以看到流行深度学习库采用了改论文推荐的参数设置: TensorFlow:learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08. Keras:lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0...
TensorFlow:learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08. Keras:lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0. Blocks:learning_rate=0.002, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, decay_factor=1. ...
grads[key]*grads[key] params[key] -= self.lr / np.sqrt((self.h[key] + 1e-7)) * grads[key]效果如下：5.RMSpropAdaGrad有一个问题：就是随着迭代进行，显然h会越来越大，所以最后更新量会变为0，为了改善这个问题，RMSprop对过去梯度进行逐步的遗忘，也就是每次都乘以一个小于1的系数，进行“...
1. 通过Python脚本实现功能: importtorch optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-05) 1. 2. 3. 验证测试 在参数调整完成后,我们进行了一系列的验证测试,观察模型性能的变化。 性能压测报告: 预防优化 为了...
self.velocity_smooth = self.velocity_smooth / (1 - np.power(self.beta_1, n + 1)) step = (self.lr * self.grad_smooth) / (np.power(self.velocity_smooth, 1 / 2) + self.eps) y.append(step) return y # 等效函数 def adam_core_conv(x, lr, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-...
4. 根因分析 在分析优化器参数选择不当的根因时,可以进行配置对比差异,看看当前配置与推荐配置之间的差异。 -lr=1e-2 # 错误配置+lr=1e-3 # 推荐配置 1. 2. 排查步骤包括: 确认模型结构是否合适。 检查学习率的选择是否合理。 对比动量参数与标准设置值。